Hogyan készítsünk előrejelzéseket adatok nélkül

Hogyan tippeljünk adatok nélkül?

2023 nov 2. 07:57 Karola Szólj hozzá!

Fogadási stratégiák statisztika

Jól emlékszünk még, hogy a 2017-es Mayweather vs. McGregor UFC-Boxing összecsapás a sportrajongókat és a fogadókat azon egyszerű oknál fogva tartotta lázban, hogy nem volt rá precedens. Ez termékeny terepet biztosított a vitáknak és a spekulációknak, de hatalmas fejfájást is okozott mindenkinek, aki megpróbálta megjósolni a végeredményt bármilyen bizonyossággal, mivel a jóslatok arra támaszkodnak, hogy a múlt tájékoztat minket a jövőről alkotott elképzeléseinkről.

Mit tehetnek tehát a fogadók ilyen egyedi körülmények között? Természetesen nem mást, mint hogy egy Nobel-díjas atomfizikus által kifejlesztett megközelítéshez fordulnak.

Az előrejelzés mennyiségi tudomány. Minél több múltbeli adat áll rendelkezésünkre, annál nagyobb az esélye annak, hogy egy rendszeren vagy modellen keresztül pontos képet kapjunk arról, hogy milyen lehet a jövő. 

Ha valaki a meglévő tudásra épít, és egy adathalmazon belül azonosítja egy az adott eseményre gyakorolt új befolyást, akkor abban a helyzetben van, hogy a meglévő elképzeléseknél pontosabb előrejelzéseket készíthet. Jó példa erre az időjárás-előrejelzés vagy a Premier League fogadások.

Ha azonban nincsenek adatok, akkor minőségi elemzésre szorítkozunk, vagyis arra, hogy érvekkel alátámasztott információkat gyűjtsünk arról, hogy mi történhet. Ez talán nem tűnik jobbnak, mint egy sima találgatás, de a tudomány a Fermi-módszer formájában valójában segítségünkre lehet.

A Fermi-módszer használata a tippelésben

hány-zongorahangoló-él-chicagoban
Shutterstock.com/Atelier211

Enrico Fermi híres fizikus volt, akit a nukleáris korszak megteremtőjeként tartanak számon. Fizikai Nobel-díjat kapott 1938-ban, és ő volt a világ első atomreaktorának megalkotója. Azért fontos számunkra jelen helyzetben, mert ő volt az, aki gyors becslésekkel számszerűsített valamit, amit a rendelkezésre álló korlátozott információk mellett lehetetlennek tartottak ésszerűen kiszámítani.

Amikor ezt a megközelítést tanította, arról volt ismert, hogy a következő kérdés segítségével hívta fel diákjai figyelmét:

Hány zongorahangoló van Chicagóban?

Ez nem beugratós kérdés. Szánj néhány percet arra, hogy átgondold és írj le egy reduktív érvelést, amely egy sor becslésekkel ellátott alkérdésen alapul és amely lehetővé teszi, hogy ésszerű választ kapj a fő kérdésre (anélkül, hogy a Google-hez folyamodnál). Tedd ezt meg, mielőtt tovább olvasnád a cikket.

Ha felteszed magadnak a következő alkérdéseket (vagy hasonló logikát követve, de kissé eltérő kérdésekkel), akkor máris eljuthatsz a válaszhoz.

  1. Hány zongora van Chicagóban?
  2. Milyen gyakran hangolnak egy zongorát egy év alatt?
  3. Mennyi ideig tart egy zongora hangolása?
  4. Évente hány órát dolgozik egy átlagos zongorahangoló?

Az első három kérdésre adott tippjeidet felhasználva kiszámíthatod, hogy hány zongorahangolási munkaóra lehet Chicagóban évente, és ezt elosztva az egy zongorahangoló által egy évben ledolgozható órák számával kiszámolhatod, hogy hány zongorát jelenthet ez a szám. Természetesen az első, második és harmadik kérdéseket további alkérdésekre kell lebontani.

Az első kérdéshez tehát Chicago lakosságát kell megtippelni, felhasználva az USA más városainak lakosságára vonatkozó ismereteket. Tegyük fel, hogy valahol 2-2,5 millió közöttre helyezted a számot (a legfrissebb adatok szerint ez 2,7 millió).

Ezután ki kell számolnod, hogy az emberek hány százaléka rendelkezik zongorával, ami az elemi szabály szerint 100-ból egy lehet (kb. 25.000, ha a népességre vonatkozó felső becslést használjuk). Ezután adjunk hozzá egy értéket a bárok, klubok, iskolák stb. száma miatt, így megduplázhatjuk az elterjedést, mondjuk 100-ból kettőre vagyis 50.000 darab zongorára.

A második és a harmadik kérdés egyszerű intuíció, kivéve persze, ha van szakterületi ismereted. Egy zongorát évente egyszer hangolnak, és ez nagyjából két órát vesz igénybe. A negyedik kérdés a saját tapasztalataidon vagy egy átlagos, heti ötnapos, teljes munkaidős állás elképzelésén alapulhat, a szokásos szabadságokkal együtt.

Ha tehát azt feltételezzük, hogy évente egyszer 50.000 zongorát kell hangolni, és egyenként két órát vesz igénybe a hangolás, akkor ez 100.000 hangolási órát jelent. Ha ezt elosztjuk az egy hangoló által évente átlagosan ledolgozott 1600 órával, akkor 62,5 zongorahangolót kapunk Chicagóban.

Nincs végleges válasz, bár valójában ha elkezdenéd kutatni, hogy hány zongorahangoló van a városban, 83-at találnál, tehát ha valahol 55 és 70 közé helyezted a becslésed, akkor jó úton jársz.

Ne stresszelj túlságosan a válasz pontosságán, hanem inkább a megközelítésen. Ez a fajta gondolkodásmód elősegíti a pontos előrejelzéseket adatok hiányában. Ha nem egészen értetted, hogyan közelítsd meg ezt a kérdést, olvasd el a cikk többi részét, majd próbáld meg újra, egy másik absztrakt kérdéssel.

A zongorahangolós kérdést például a Google interjúkérdésként használta egy adott ponton , ezzel segítve a következtetési készség megállapítását hasonló kérdésekkel együtt, mint például a Mekkora az Empire State Building súlya?

Az előrejelzés tudománya

A Fermi-módszert a Szuper-előrejelzés című fejezetben tárgyalják Philip Tetlock és Dan Gardner kiváló könyvében (Superforecasting: The Art and Science of Prediction). A könyv az előrejelzés tudományának fejlődését veszi szemügyre, a Good Judgement Project-et használva háttérként.

Tetlock négy éven keresztül 20.000 intellektuálisan kíváncsi laikust hívott meg, hogy csatlakozzanak a GJP-hez, és jósolják meg a legkülönbözőbb geopolitikai rejtélyek kimenetelét. Csapata az IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity) szélesebb körű kezdeményezésének része volt. Ez egy az amerikai hírszerző közösségen belüli ügynökség, amely a nemzeti érdekeket közvetlenül befolyásoló kritikus politikai és gazdasági eseményekkel kapcsolatos előrejelzések színvonalának javítására összpontosít.

Az IARPA egy előrejelző versenyt hozott létre, amelyen öt csapat vett részt, amelyeket az adott terület vezető tudósai irányítottak, köztük a GJP és amatőr nyomozói. Öt év alatt az IARPA közel 500 kérdést tett fel, a válaszokat pedig minden nap ugyanabban az időben küldték be.

A pontosságot a Brier-pontszámok (Brier Score) segítségével mérték, a jóslatok pontozása a jóslatok bizonyosságának erőssége és a tényleges kimenetel négyzetének összegzésével. 

Hogyan határozzák meg az irodák a szorzókat?

A bukmékerek nem foglalkoznak jóslással. Ők egyszerűen csak számszerűen felmérik, hogy mennyire valószínű, hogy valami megtörténik, amit oddsok formájában jelenítenek meg. 

Ezután modelleket tudnak építeni a megtörtént események alapján és jó képet kaphatnak a jövőbeli eredmények esélyeiről, amelyeket nyitó oddsok formájában jelenítenek meg.

Ahhoz azonban, hogy új ügyfeleket érjenek el, és a már meglévő felhasználók körében bővítsék a vonzerőt, túl kell lépniük ezen az alapkínálaton, ami olyan új vagy peremsportok területére viszi őket, ahol a korábbi mérkőzésekről töredékes feljegyzések vannak csak. A legjobb példa ezekre az eSport, a különleges sportok és a politikai fogadások.

A választások olyan ritkán és olyan eltérő körülmények között zajlanak, hogy a történelmi adatok nagyon kevés értéket képviselnek. A közvélemény-kutatások számos okból megbízhatatlanok, míg a hírekre való hagyatkozás egy valóságos aknamező, ami azt jelenti, hogy a bukmékerek gyakran kudarcot vallanak a politikai fogadásokban.

Megoldás a maiden futamok rejtélyére

Lóverseny téma 155
Shutterstock.com/Vladimir Hodac

Egy másik nagyszerű példa erre a problémára a Maiden futamok a lóversenyek esetén. A Maiden-versenyek, amelyeken először induló lovak vesznek részt, remek példái az olyan fogadási eseménynek, amely többnyire nélkülözi a szilárd formát. Ami még rosszabb, hogy a futamok rövidek, és kevés hibalehetőség van, ha a lovak bajba kerülnek, amikor először lépnek a versenypályára.

Hogyan lehet megjósolni egy olyan ló esélyeit, amely még soha nem versenyzett, egy olyan versenyen, ahol a siker (az edző/tulajdonos szempontjából) egyszerűen abban mérhető, hogy a versenyzője pozitív versenytapasztalatot szerezzen?

Természetesen egy sor deduktív kérdést teszel fel, amelyek a Zongorahangoló-problémát követik.

  1. Mennyire jó a ló tenyésztése? Mennyire sikeres a tenyésztő?
  2. Mi a helyzet az idomárral? A rekordjuk az első alkalommal induló győzteseknél, és ugyanazon a pályatávolságon?
  3. Mi a helyzet a zsoké rekordjával a Maiden-versenyeken?

Ezek a kérdések lehetővé teszik, hogy megalapozottan megbecsüld a ló esélyeit - ideális esetben egy értékelésben kombinálva őket -, és a Brier Score segítségével pontosan értékelhesd a bizalmi szintjét a piaccal szemben.

Ily módon az ilyen, látszólag megoldhatatlannak tűnő problémák lehetőséget jelentenek a fogadók számára, mivel a bukmékerek ugyanabban a csónakban ülnek - bár egy mindent eldöntő mozgástérrel. Nincs modell vagy matematika, amire támaszkodhatnánk, így ők is a tapasztalatukra és tudásukra, valamint a Fermi-féle megközelítésre alapoznak.

A jó tippelés tízparancsolata

A kihívások, amelyekkel a GJP szembesült, nem különböznek azoktól, amelyekkel a fogadók és a bukmékerek szembesülnek, amikor a hagyományos sportpiacokról az egzotikus fogadások birodalmába lépnek. A jó hír itt az, hogy a GJP eredményei alapján van néhány nagyon gyakorlatias dolog, amelyről bebizonyosodott tudományos kisérletek által, hogy emeli az amatőr tippelők előrejelzéseinek kiinduló szintjét.

Tetlock a GJP tapasztalatai alapján tulajdonképpen a jó előrejelzés 10 parancsolatát desztillálta ki. Valójában randomizált vizsgálatok segítségével megállapította, hogy az ezeket a tantételeket tartalmazó útmutatót követő emberek 10%-kal növelték Brier-pontszámukat:

  1. Koncentrálj azokra a problémákra, ahol a kemény munka nagyobb valószínűséggel kifizetődik, és hagyd figyelmen kívül a nyilvánvaló és a megoldhatatlan problémákat. Kevés az esélye annak, hogy felfedezel valamit a Premier League-ről, amit a piac még nem vett figyelembe. Találj egy reális szintet ahol reális feltételezni, hogy ésszerű idő és erőfeszítés árán értéket találhatsz.
  2. A nagy, vaskos problémákat bontsd kisebbek sorozatára. A válaszokhoz rendelj értékeket és bizalmi fokot.
  3. A belső és külső nézeteket hozd egyensúlyba. Egy Mayweather-McGregor mérkőzéshez hasonló esemény tekintetében ez megköveteli, hogy kilépj a csak a boksz vagy az MMA értékeléséből. Például lehet egyik félnek, mint pl. McGregornak hatalmas követői vannak az MMA közösségen belül, akik kétségtelenül nagy számban támogatják őt, de vajon értékes-e itt a belső nézetük? Ugyanígy, mennyit tudnak a boksz-puristák az MMA-ról? Próbáld meg mindkét nézetet kiegyensúlyozni.
  4. Az új információk túlzott/alulkompenzálásának egyensúlya. Ez a tapasztalatra és az információforrás értékének mérlegelésére támaszkodik. Egyes eseményekről rengeteg szó esik majd az interneten, ezért tölts időt a legjobb információforrások megtalálásával.
  5. Kérdőjelezd meg saját előítéleteid.
  6. Fordítsd le a megérzéseidet valószínűségi fokozatokra.
  7. Tanuld meg egyensúlyban tartani a túlságosan nagy/kevésbé magabiztos magatartást. Ez azt jelenti, hogy egyensúlyt kell teremtened a tétlenségig tartó halogatás és a lehetőség elszalasztása, a megfontolt értékelés nélküli belevágás között.
  8. Ugyanolyan szigorúan elemezd a kudarcokat és a sikereket. A tévedésnél is rosszabb, ha nem vállaljuk a felelősséget azért, hogy hol volt a hiba. Ugyanígy lehetséges, hogy helyes döntéseket hozol, és mégis rossz eredményt érsz el, és fordítva.
  9. Hozd ki másokból a legjobbat, és hagyd, hogy a többiek is kihozzák belőled a jót. Ez a GJP csapatjellegéhez kapcsolódik, így csak akkor lesz releváns, ha egy csapat részeként dolgozol, vagy esetleg ha nagyon aktív vagy a közösségi médiában és hajlandó vagy megosztani a munkádat, és elfogadni/adni építő jellegű kritikát.
  10. A fejlődés csak a jó szándékok gyakorlatba ültetésével érhető el. Ha nem vagy elégedett egy adott a prognózissal, fogadd el, hogy időt és erőfeszítést kell fordítanod a fogadásra, szisztematikus és strukturált módon.

Szólj hozzá

A hozzászóláshoz be kell jelentkezned. Nem vagy fórumtag?